架构蓝图--软件架构 "4+1" 视图模型

最新推荐文章于 2025-07-12 00:34:27 发布
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本文深入探讨了IBM在开发者工作流程中的关键步骤和工具，涵盖了从代码管理到自动化测试的全过程，提供了全面的技术解决方案。
软件架构RUP 4+1 视图模型
学习中
05-07 4694
RUP 4+1架构 软件需求分析的复杂性 RUP 4+1架构 RUP4+1架构方法采用用例驱动，在软件生命周期的各个阶段对软件进行建模，从不同视角对系统进行解读，从而形成统一软件过程架构描述。 用例视图（Use Cases View），最初称为场景视图，关注最终用户需求，为整个技术架构的上线文环境.通常用UML用例图和活动图描述。 逻辑视图
架构蓝图：软件架构4+1视图模型
tq1086的博客
08-22 2380
本文提出的模型可以描述由多个软件所组成的系统的架构。该模型同时使用多个视图。这些视图可以分别展示系统架构的不同利益相关方（终端用户、开发者、系统工程师、项目经理等）的关注点，以及分别处理功能和非功能需求。文本介绍了全部的五个视图，并使用符号进行表达。视图的设计使用了以架构为中心的、场景驱动的迭代开发过程。关键字：软件架构、视图、面向对象设计、软件开发过程我们见过很多书和文章尝试用一张图来捕捉系统架构的全部要点。仔细看看图里的方框和箭头，显然作者竭力尝试在一张图片上展示超过图片自身表达能力的东西。
架构蓝图--软件架构"4+1"视图模型
03-05
本文基于多个并发视图的使用情况来说明描述软件密集型系统架构的模型。使用多重视图允许独立地处理各"风险承担人"：最终用户、开发人员、系统工程师、项目经理等所关注的问题，并且能够独立地处理功能性和非功能性需求。本文分别对五种视图进行了描述，并同时给出了捕获每种视图的表示方法。这些视图使用以架构为中心的、场景驱动以及迭代开发过程来进行设计。引言我们已经看到在许多文章和书籍中，作者欲使用单张视图来捕捉所有的系统架构要点。通过仔细地观察这些图例中的方框和箭头，不难发现作者努力地在单一视图中表达超过其表达限度的蓝图。方框是代表运行的程序吗？或者是代表源代码的程序块吗？或是物理计算机吗？或仅仅是逻辑功能的分
架构蓝图-软件架构4+1视图模型
08-26
这是一篇介绍软件架构的英文 作者是：Rational 的Philippe Kruchten
软件架构视图—4+1模式
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maritimesun的专栏
12-24 3万+
前言 本文参考IBM官方的软件架构模式，并参考UML视图建模，将软件架构视图—4+1模式进行了小结。关于每种视图的参考实例，会在随后继续补充进去。 架构模型 一、软件架构 软件架构概念：将若干结构元素进行装配，从而满足系统主要功能和性能需求，并满足其他非功能性需求，如可靠性、可伸缩性、可移植性和可用性。用来处理软件高层次结构的设计和实施。 软件架构 ＝{元素，形式，关系/约束} 软件架
架构蓝图--软件架构的“4+1”视图模型
03-26 6106
企业架构包含业务架构和 IT 架构两个部分。本文介绍了 IT 架构设计中的"4+1"视图模型。"4+1"视图模型诞生于上个世纪 90 年代，至今对我们进行业务架构到 IT 架构的映射仍然具有指导和借鉴意义。
架构蓝图--软件架构 “4+1“ 视图模型
西涛offbye-移动全栈技术博客
01-19 1270
引言 我们已经看到在许多文章和书籍中，作者欲使用单张视图来捕捉所有的系统架构要点。通过仔细地观察这些图例中的方框和箭头，不难发现作者努力地在单一视图中表达超过其表达限度的蓝图。方框是代表运行的程序吗？或者是代表源代码的程序块吗？或是物理计算机吗？或仅仅是逻辑功能的分组吗？箭头是表示编译时的依赖关系吗？或者是控制流吗？或是数据流吗？通常它代表了许多事物。是否架构只需要单个的架构样式？有时软件架构的缺陷源于过早地划分软件或过分的强调软件开发的单个方面：数据工程、运行效率、开发策略和团队组织等。有时架构并不能解
4+1视图模型详解：软件架构设计的全景蓝图
csdn_tom_168的博客
07-12 1220
4+1视图模型是由Philippe Kruchten提出的软件架构描述方法，通过五种互补视图全面展现系统架构。核心视图包括：逻辑视图（功能需求与类结构）、开发视图（模块组织与依赖）、进程视图（并发与运行时行为）、物理视图（硬件部署）以及作为验证的场景视图（用例驱动）。该模型优势在于多视角解耦、支持迭代开发、全面覆盖功能与非功能需求，并实现系统化文档组织，但存在视图间易混淆、绘制成本高等挑战。典型应用如电商系统中用类图描述业务逻辑、包图组织模块、活动图分析并发处理、部署图规划服务器集群，并通过用例验证各视图一
架构蓝图--软件架构4+1视图模型(PhilippeKruchten).pdf
11-20
"架构蓝图--软件架构4+1视图模型" 架构蓝图是软件架构的核心组件之一，它提供了一个整体的视图来描述软件系统的结构和设计。Philippe Kruchten 的"4+1"视图模型是架构蓝图的一种常见形式，该模型由五个主要视图组成...
架构蓝图--软件架构4+1视图模型(PhilippeKruchten)汇编.pdf
11-15
《架构蓝图--软件架构4+1视图模型》是由Philippe Kruchten提出的，这个模型是软件架构设计中的一个重要理论，它强调通过多个并发的视图来组织和描述软件架构，以便更全面地理解和管理复杂系统。以下是4+1视图模型的...
软件架构4+1视图模型(20211122100015).pdf
11-23
"软件架构4+1视图模型" 软件架构4+1视图模型是一种描述软件架构的模型，由Philippe Kruchten提出。该模型基于多个并发视图的使用情况，旨在描述软件密集型系统架构的模型。该模型使用五种视图来描述软件架构，即...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
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